铝合金焊缝成形的神经网络建模

利用神经网络对LF6铝合金的焊缝成形进行了建模，同时运用模糊推理的方法对神经网络的预测功能进行了扩展。首先根据实际确定焊缝的成形参数为正面熔宽、正面熔高、背面熔宽、背面熔高，焊缝成形的控制参数为对接间隙、送丝速度、焊接速度、焊接电流；采用正交试验设计的方法设计试验，使用较少的试验数据来获取焊缝成形信息。然后，进行试验，利用试验数据来对神经网络进行训练。采用BP算法对焊缝成形控制参数空间和焊缝成形参数空间进行了函数逼近，建立了BP网络模型。此模型能够对位于焊缝成形控制参数空间内的输入参数进行高精度的预测，对焊接参数进行修正以获得良好的焊缝成形，并可减少焊接试验次数。     

发射梁焊接变形控制

由于发射梁的结构特点决定其刚性差，焊接时易产生多种复杂变形。通过建立发射梁数学模型来计算焊接变形量，作为焊接时预留收缩量及反变形量的依据，采用可靠的焊接方法及工艺装备，有效地控制了发射梁焊接变形。应用VSR时效技术消除焊接残余应力，稳定了产品尺寸精度。     

金属结构残余内应力

金属结构内存在的残余内应力，对结构本身的强度、精度及尺寸稳定性有着很大的影响。但对其形成的客观条件及微观机理研究的还不够。文中对金属结构残余内应力，进行了系统研究，为避免或降低残余内应力，给结构设计及工艺制造提供了参考。